Çevrimiçi BİT dersindeki öğrenci davranışlarının ve öğrenme performanslarının öğrenme analitiği ile incelenmesi
An examination of student behaviours and learning performances in online ICT course with learning analytics
- Tez No: 871621
- Danışmanlar: PROF. DR. AYFER ALPER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Bu çalışmanın temel amacı, Ankara Üniversitesi 2023-2024 Güz ve Bahar döneminde E-Kampüs öğrenme ve yönetim sistemi ortamında asenkron olarak yürütülen Bilgi ve İletişim Teknolojileri (BİT) dersini alan 1. sınıf öğrencilerinin derslere katılımlarını, etkileşimlerini ve öğrenme performanslarını öğrenme analitiği araçları ile ölçmek ve düşük olan boyutları artırmak için ders tasarımında interaktif bir yöntem geliştirerek, bu yöntemin öğrenen grupların öğrenme performansını tahmin etmedeki etkinliğini incelemektir. Bu kapsamda Bilgi ve İletişim Teknolojileri 101 (BİT 101) Bilgi ve İletişim Teknolojileri 102 (BİT 102) ele alınmıştır. Araştırmada öğrenme analitiği süreci yürütülerek betimleyici ve yordayıcı analitikler kullanılmıştır. Bu bağlamda, Ankara Üniversitesi E-Kampüs ortamındaki 2023-2024 Bahar döneminde asenkron bir şekilde yürütülen BİT 101 dersini alan 5.558 öğrencinin verileri öğrenme analitikleri türlerinden betimleyici analitikler kullanılarak Altair AI Studio aracı ile analiz edilmiştir. Bu inceleme sonucunda öğrencilerin derslere katılımlarının ve etkileşimlerinin düşük olduğu tespit edilmiştir. Bu sonuçlardan yola çıkarak yapılmış olan araştırma üç aşamadan oluşmuştur. Birinci aşamasında; güz döneminde BİT 102 dersini alan 2558 kişilik öğrenen grubun katılımlarını, etkileşimlerini ve öğrenme performanslarını artırmaya yönelik, etkileşimsiz içerikler H5P aracı kullanılarak etkileşimli hale dönüştürülerek öğrenme süreçleri ve tasarımları geliştirilmiştir. Üç ay boyunca asenkron olarak gerçekleştirilen e-öğrenme sürecinde, öğrenen grupların katılım, etkileşim ve öğrenme performanslarındaki değişimler öğrenme analitiği teknikleri kullanılarak incelenmiştir. BİT 101 ve BİT 102 ortaya çıkan etkileşim, katılım ve öğrenme performansı verileri açısından anlamlı bir farkın olup olmadığı araştırılmıştır. Araştırmanın ikinci aşamasında; öğrenen grupların modüller üzerindeki etkileşim sıklıklarının öğrenme performanslarındaki başarı durumlarını tahmin edebilme düzeylerini belirleyebilmek için yordayıcı analitikler kullanılarak, etkileşim verilerinin öğrenme performansı üzerindeki ağırlıkları tespit edilmiştir. Üçüncü aşamasında ise, etkileşimli içeriklere yönelik öğrencilerin memnuniyet düzeyleri ortaya konmuştur. Araştırma sonuçlarına göre, etkileşimli içeriklerin öğrenci katılımı, etkileşimi ve öğrenme performansı üzerinde önemli bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Ankara Üniversitesi E-Kampüs ortamında yürütülen BİT dersleri kapsamında, etkileşimsiz içeriklerin kullanıldığı BİT 101 dersine kıyasla, etkileşimli içeriklerin kullanıldığı BİT 102 dersinde öğrencilerin etkinlikleri tamamlama oranlarının, derslere katılım sıklıklarının ve öğrenme performanslarının belirgin şekilde daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Araştırma kapsamında yapılan analizler sonucunda, BİT 101 dersinde, öğrenme performansını tahmin etme sürecinde Derin Öğrenme (Deep Learning) algoritmasının en yüksek doğru sınıflandırma oranı %85 olarak; BİT 102 dersinde etkileşimli içeriklerin kullanıldığı ortamda, Random Forest algoritması ile yapılan tahminlerde ise doğru sınıflandırma oranı %88 olarak hesaplanmıştır. Bu modellere göre, BİT 101 dersi içerisinde yer alan sınav ve quiz etkinliklerinin güncellenmesi ve gönderilmesi süreçlerinin öğrencilerin öğrenme performansını tahmin etmede en yüksek ağırlığa sahip olduğu tespit edilirken, BİT 102 dersinde ise, konu anlatımlarının bulunduğu etkileşimli içeriklerdeki etkileşim sıklıkları ve öğrencilerin bu içeriklere katılım sürelerinin öğrenme performansını tahmin etmede en yüksek ağırlığa sahip olduğu ortaya çıkmıştır. Son olarak, BİT 102 dersindeki etkileşimli içeriklerin kullanılması öğrencilerin genel memnuniyet düzeylerini olumlu yönde etkilemiştir. Öğrencilerin, etkileşimli içeriklerin derslere katılım süreçlerine ve öğrenme süreçlerine katkısını yüksek oranda olumlu değerlendirdikleri görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The main purpose of this study is to measure the participation, interaction and learning performance of first year students taking the Information and Communication Technologies (ICT) course, which is carried out asynchronously through the distance education platform in Ankara University 2023-2024 Fall and Spring semesters, with learning analytics tools and to develop an interactive method in course design to increase the low dimensions and to examine the effectiveness of this method in predicting the learning performance of learner groups. In the research, descriptive and predictive analytics were used by conducting a learning analytics process. In this context, the data of 5,558 students taking the Information and Communication Technologies 101 (ICT 101) course conducted asynchronously in the 2023-2024 Spring semester in Ankara University E-Campus environment were analysed with Altair AI Studio tool using descriptive analytics from learning analytics types. As a result of this analysis, it was determined that students' participation and interaction in the courses were low. Based on these results, the research consisted of three stages. In the first phase; learning processes and designs were developed by transforming non-interactive content into interactive using the H5P tool in order to increase the participation, interaction and learning performance of the learner group of 2558 students taking the Information and Communication Technologies 102 (ICT 102) course in the autumn term. The changes in the participation, interaction and learning performance of the learner groups in the e-learning process, which took place asynchronously for three months, were analysed using learning analytics techniques. It was investigated whether there was a significant difference between the student data obtained as a result of the interactive course design and the interaction, participation and learning performance data obtained in non-interactive content. In the second stage of the study, the weights of interaction data on learning performance were determined by using predictive analytics in order to determine the level of prediction of the interaction frequency of the learner groups on the modules to their success in learning performance. In the third stage, the satisfaction levels of the students towards the interactive contents were revealed. According to the results of the research, it was determined that interactive contents had a significant effect on student participation, interaction and learning performance. Within the scope of ICT courses carried out in Ankara University E-Campus environment, it was observed that students' completion rates of activities, frequency of participation and learning performance were significantly higher in ICT 102 course where interactive content was used compared to ICT 101 course where non-interactive content was used. As a result of the analyses conducted within the scope of the research, the highest correct classification rate of the Deep Learning algorithm in the process of predicting learning performance in the ICT 101 course was calculated as 85%, and the correct classification rate was calculated as 88% in the predictions made with the Random Forest algorithm in the environment where interactive content was used in the ICT 102 course. In the ICT 101 course, the processes of updating and sending exam and quiz activities were found to have the highest weight in predicting students' learning performance, while in the ICT 102 course, the frequency of interaction in the interactive contents with lectures and the duration of students' participation in these contents were found to have the highest weight in predicting learning performance. Finally, the use of interactive contents in ICT 102 course positively affected the overall satisfaction levels of the students. It was observed that the students evaluated the contribution of interactive contents to their participation and learning processes positively at a high rate.
Benzer Tezler
- 6. sınıf sosyal bilgiler dersinde dijital vatandaşlığa dayalı etkinliklerin öğrencilerin dijital ortamdaki tutumlarına etkisi ve öğrenme öğretme sürecine yansımaları
The effects of digital citizenship based activities on students? attitudes in digital environments and reflections to learning teaching process in the 6th grade social studies course
HIDIR KARADUMAN
- Teknolojinin öğrenme-öğretme süreçlerine entegrasyonuna ilişkin tasarlanan çevrimiçi bir derse yönelik öğretmen görüşleri
Teachers' views on an online course designed for technology integration into learning teaching process
BENGÜSU UĞUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELAY ARKÜN KOCADERE
- The attributes of reliable recommender system: Analysis from consumer perspective with discrete choice experiment
Güvenilir tavsiye sisteminin özellikleri: Ayrık seçim deneyi ile tüketici perspektifinden analiz
NAZLI ECEM SIRKINTI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İşletmeİzmir Ekonomi ÜniversitesiLojistik Yönetimi Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIK ÖZGE YUMURTACI HÜSEYİNOĞLU
- ICT mediatization of Congolese migration culture: Aspirations, desires and hope
Kongo göç kültürünün bilgi ve iletişim teknolojileri yoluyla medyatikleşmesi: İstekler, arzular ve umut
GÜLER CANBULAT KAMBA
Doktora
İngilizce
2020
AntropolojiBahçeşehir ÜniversitesiSinema ve Medya Araştırmaları Bilim Dalı
PROF. DR. NİLAY ULUSOY
- Çevrimiçi market alışveriş tercihleri ile perakende marketler arasındaki ilişkiler: Ankara - Çankaya ilçesi örneği
The relationships between online market shopping preferences and retail markets: case of Ankara - Çankaya district
EGE İMREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Şehircilik ve Bölge PlanlamaHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK ANBAROĞLU
PROF. ÖZGE YALÇINER ERCOŞKUN